El Ministerio del Interior dio a conocer esta semana un nuevo plan para combatir delitos violentos que se focalizará en 10 comunas de Chile, como Santiago, Arica, Antofagasta, Renca, Lo Prado, La Florida, entre otras, y que incluye un modelo predictivo para aumentar la detección anticipada de estos hechos, donde un software desarrollado por académicos de la U. de Chile juega un rol clave.
“Es un software que funciona con tres algoritmos distintos para comparar los resultados a través de diferentes métodos, y los resultados son una mezcla ponderada de los tres. El software lo que hace es entregar mapas de riesgo con datos de delitos proporcionados por Carabineros, georreferenciados que ellos complementan con la información de las cámaras de seguridad y otros datos”, explica Raúl Manasevich, director de Ceamos, que es parte del Centro de Modelamiento Matemático de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas.
De esta manera, el software compara diariamente los datos incorporados por Carabineros para generar la predicción y clasificar los lugares donde hay mayor probabilidad de que ocurran diferentes delitos. “Se trata de predecir donde puede haber riesgo. Los mapas que entregamos clasifica los riesgos por colores, mientras más fuerte la tonalidad es la zona donde puede producirse más peligro. Es un software de predicción que ayuda a la prevención", puntualiza Manasevich.
A esta información, que detalla lugares y horarios con mayores riesgos, el gobierno ha incorporado un aumento en el patrullaje policial, drones y más cámaras de seguridad en lugares específicos, con el objetivo de prevenir delitos violentos, como robo con violencia o robo con intimidación. Según datos de la Subsecretaría de Prevención del Delito, sólo en la Región Metropolitana en 2019 se cometieron más de 55 mil casos de este tipo.
Otros usos de los modelos predictivos
El director de Ceamos plantea que este tipo de predicciones podrían tener usos en materia de salud, ayudando -por ejemplo- a prevenir los contagios por COVID-19.
“Los algoritmos que hicimos, originalmente, fueron a partir de datos que veían la cantidad de contagiados de diferentes enfermedades. Esos algoritmos se modificaron para adaptarlos para la predicción de delitos; no son exactamente lo mismo, pero son muy cercanos. Si hoy pudiéramos tener los datos de las personas contagiadas, las personas que han muerto, en el tiempo y con las coordenadas a disposición, donde fue, sin necesidad de conocer la identidad de las personas ni otros datos, sólo teniendo las coordenadas, podríamos modificar nuestros algoritmos para elaborar mapas del coronavirus”, concluye Raúl Manasevich.